风力发电叶片覆冰检测传感器信号处理技术

　　【BK-JB3H】山东博科仪器团结、拼搏、务实，共创企业美好明天。

　　风力发电叶片覆冰检测传感器的信号处理技术直接影响冰情识别的准确性与实时性。针对叶片覆冰的动态特性与复杂环境干扰，需采用多维度信号融合与智能算法优化方案。

　　多源信号预处理与特征提取

　　传感器采集的微波反射信号、应变片形变数据及红外热成像信息需进行分频段处理。首先通过带通滤波器分离不同频段特征：微波信号(24-26GHz)聚焦冰层介电常数变化引起的相位偏移，应变数据(0-1kHz)提取叶片刚度退化特征，红外图像(8-14μm)则通过灰度共生矩阵分析表面热辐射分布。采用小波包分解对微波信号进行6层分解，提取D4、D5频带能量作为覆冰厚度敏感特征;应变信号经希尔伯特-黄变换提取瞬时频率，量化冰载导致的叶片振动模态改变。

　　动态干扰抑制与信号补偿

　　针对强风湍流与电磁干扰，开发自适应噪声抵消算法。通过在叶片根部部署加速度计采集振动基线信号，利用LMS算法构建动态噪声模型，使微波信号信噪比提升15dB。针对温度引起的传感器漂移，采用双通道差分测量技术：一个通道暴露于环境，另一个通道采用恒温封装，通过两者差值消除温度交叉敏感，使-20℃至40℃温变范围内的厚度测量误差稳定在±0.3mm以内。对于红外数据的太阳辐射干扰，引入时间序列分析模型，通过对比相邻帧的热辐射变化率，剔除伪热点误报。

　　智能识别与决策优化

　　构建基于Transformer架构的深度学习模型，融合多源特征进行冰情分类。模型输入层整合微波相位偏移量、应变峰值因子及红外热梯度图，通过自注意力机制捕捉跨模态特征关联。在风电场实测数据集(含2000组覆冰样本)上训练后，模型对透明冰、霜冰及混合冰型的识别准确率达94.7%。结合叶片气动性能仿真数据，开发冰层厚度-功率损失映射模型，当检测到覆冰导致功率输出下降超8%时，自动触发除冰指令，实现发电效率与除冰成本的动态平衡。